AR技術を用いた電気分野教育用次世代複合教育ツールの開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K03159
• Research Institution: Matsue National College of Technology
• Principal Investigator: 外谷 昭洋 松江工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (20616180)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 工学教育 / 拡張現実 / 回路解析

Outline of Annual Research Achievements

２０２０年度はアクリル板や3Dプリンタなどを使ったブレッドボード型デバイスおよび専用素子デバイスを新たに開発し、それらの物体認識から結線情報抽出、回路解析および結果表示をパソコンなど大型機器を用いて行っていた。
２０２１年度は画像認識から回路解析のシステムを小型化するためタブレット型端末に移行する作業を行った。具体的には小型パソコン端末であるraspberryPi4とモバイルディスプレイを組み合わせたタブレット型デバイスについて開発を行った。内包するプログラムについては、プログラム移植の工数削減のため、前回同様Pythonでプログラム開発を行い、画像認識にはTensorFlowおよびYOLO(You Only Look Once)、回路解析には修正接点解析法、解析結果表示にはOpenCVを用いている。２０２１年度の開発の結果、raspberryPi4へのプログラムの移行については完了し、画像認識から解析結果表示までの一連の回路解析用拡張現実(AR)システムについて完成させることができた。完成したシステムについて、目標通りの動作が確認できた。しかし、画像認識の処理速度が制約となり、画像認識を行う画像サイズの小型化や解析条件の最適化等を行ったうえでも、表示スピードが4fps(1秒当たり４回の表示)が上限となり、解析速度の向上が課題となった。
２０２２年度は、現在使用しているraspberryPi4から解析用ハードウェアを変更し、GPUベースの小型パソコンでの開発に切り替え15fps程度の解析速度を目標に開発を行う。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

2021年度はraspberryPiをベースに開発を行ったが、解析速度が十分でなくシステムを再検討する必要が生じた。また、所属の異動により研究環境の立ち上げに時間を要し、研究時間を十分に確保できなかった。

Strategy for Future Research Activity

現在開発しているシステムでは解析速度に課題があるため、使用ツールの変更を行い解析速度の向上を図る予定である。

Causes of Carryover

使用を予定していたデバイスで十分な性能が得られず、そのため予定通り物品購入が行えなかった。また、新型コロナウィルスの影響で出張等を控えたため、次年度使用額が生じた。
次年度はデバイスを変更する予定であるため、これらの物品購入および出張費用に充てる予定である。